1. 本选题研究的目的及意义
目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的基础性研究课题之一，近年来在智能交通、安防监控、机器人导航等领域展现出巨大的应用价值和广阔的发展前景。
随着社会发展对智能化需求的不断提高，传统的目标检测与跟踪技术面临着诸多挑战。
一方面，复杂场景下目标的尺度变化、遮挡、光照变化等因素会严重影响目标检测和跟踪的精度和鲁棒性；另一方面，实时性要求高的应用场景对算法的计算效率提出了更高的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的研究热点，近年来取得了显著的进展，涌现出许多优秀的算法和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在目标检测与跟踪领域展开了深入研究，取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于机器视觉的目标检测与跟踪算法，分析和比较现有算法的优缺点，并针对其局限性，探索基于深度学习的目标检测与跟踪算法。
同时，研究目标检测与跟踪算法的融合策略，提高目标检测和跟踪的整体性能。
最后，通过实验验证所提算法的有效性，并分析其应用前景。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外目标检测与跟踪领域的最新研究进展，掌握相关理论和算法。
然后，针对现有算法的不足，设计和实现基于深度学习的目标检测与跟踪算法，并与传统算法进行比较分析。
此外，研究目标检测与跟踪算法的融合策略，利用不同算法的优势，提高目标检测和跟踪的整体性能。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的目标检测与跟踪融合算法，旨在提高目标检测和跟踪的整体性能，例如，探索基于注意力机制的目标检测与跟踪融合方法，提高对复杂场景的适应性。
2.针对特定应用场景，例如智能交通、安防监控等，设计和优化目标检测与跟踪算法，提高算法的实用性和鲁棒性，例如，针对交通场景中的目标遮挡问题，研究基于多特征融合的目标检测与跟踪算法。
3.利用新的深度学习模型或技术改进现有的目标检测与跟踪算法，提高算法的性能，例如，探索基于Transformer的目标检测与跟踪算法，提升算法对目标特征的提取能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.孙俊,章品正,王涛,等.融合YOLOv5和DeepSort的目标检测与跟踪算法[J].计算机应用研究,2023,40(02):375-381.
2.赵洁,张凯,李辉.基于改进YOLOv5s和DeepSort的行人检测与跟踪[J].计算机工程与设计,2023,44(01):182-188.
3.王雨,张之超,张凯龙,等.融合改进YOLOv5和Deep Sort的电力人员安全帽佩戴检测与跟踪方法[J].电网技术,2023,47(01):377-385.
